과정상세
캐글(Kaggle)을 활용한 데이터 분석 입문
교재제공 초급
캐글(Kaggle)을 활용한 데이터 분석 입문
과정요약
| 학습시간 | 28시간 | 난이도 | 초급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 |
과정소개
학습목표
- 공신력 있는 국제 경진대회(kaggle)의 상위 10%에 가능한 스스로의 힘으로 도달해 볼 있도록 연습한다.
- 빅데이터를 접근 할 때, 거시적으로 데이터를 보면서 효율적으로 인사이트를 도출해 낼 수 있는 마인드셋을 체득한다.
- 파이썬 데이터 분석 및 시각화 패키지를 체험하여, 상황별로 효과적인 툴을 쓸 수 있다.
- 개인 및 팀별 실습을 통해 데이터 분석을 경험할 수 있다.
- 머신러닝의 원리를 이해하고 파이썬에서 머신러닝을 활용할 수 있다.
학습대상
- 전문적 수학과 통계학 공부를 해 본 적이 없는 비전공자
- 데이터에 대한 호기심과 필요성을 갖고 있지만, 데이터 분석을 해 본 적이 없는 비개발자
- 업무상의 이유로 인해 빠른 기간 안에 데이터 관련 업무 수행이 필요한 분
- 현재 병행하고 있는 일이 있어서 교육을 들어도 예습&복습에 시간 할애가 어려운 분
- 데이터 관련 공부를 독학으로 해서 가이드가 필요했던 분
- 파이썬 프로그래밍에 대한 기본 이해도는 있으나, 실제 실습이 부족하여 현업/실무에서 활용방법을 모르는 분
과정목차 28
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1 일차
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- 강사 및 수업 소개, ICE Breaking
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- Kaggle과 Titanic 경진 대회 소개 및 실습
- Excel을 사용한 Titanic 경진 대회 실습
- Excel을 사용한 Titanic 경진 대회 자율 실습
- Titanic 경진 대회 점수 0.77 달성
- python을 사용한 Titanic 경진 대회 시연(데이터 분석 흐름)
- 아나콘다 설치 및 주피터 노트북에서 python 실행, python 기초 문법
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- python 기초 문법(제어문, 함수)
- pandas 기초(파일읽기, 저장, 기본기능)
- pandas 기초(행렬, 색인, 열추가 및 수정, 삭제)
- python을 사용한 Titanic 경진 대회 실습(사이킷런, Decision Tree)
- Decision Tree 개념 및 원리 설명, Gini Index
- Data Visualization(seaborn)
- Bike Sharing Demand 경진 대회 소개 및 탐색적 자료 분석(EDA) 설명
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- 탐색적 자료 분석(EDA) 실습
- 탐색적 자료 분석(EDA) 실습
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Classification과 Regression
Random Forest
- Bike Sharing Demand 경진 대회 실습(점수 0.55 달성)
- Bike Sharing Demand 경진 대회 실습(점수 0.55 이상 달성)
- Bike Sharing Demand 경진 대회 실습(점수 0.55 이상 달성)
- Bike Sharing Demand 경진 대회 강사 시연
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- 모델 검증 및 측정 공식(Hold-out Validation, Cross Validation)
- Bike Sharing Demand 실습(Hold-out Validation, Cross Validation RMSLE)
- Bike Sharing Demand 자율 실습(kaggle kernel 참고, Bike Sharing Demand 경진 대회 점수 0.43이상 달성)
- Bike Sharing Demand 자율 실습(kaggle kernel 참고, Bike Sharing Demand 경진 대회 점수 0.43이상 달성)
- Bike Sharing Demand 강사 시연(Bike Sharing Demand 경진 대회 점수 0.39이상 달성)
- 데이터 관련 업무, 직종들에 대한 소개와 필요 역량 설명
- 앞으로 무엇을 공부해야 하는가, Q&A
수강후기 5
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2019.10.11
python으로 ㅂ데이타 분석 관련, 실사례 배우는 데이타분석등 -
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2019.10.11
문제에 대해 시작부터 평가까지 다뤄서 좋았습니다. -
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2019.10.11
실습과 병행된 강의로 빅데이터 및 파이썬에 대한 기초지식이 없어도 충분히 따라 갈 수 있는 수업이었습니다. -
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2019.10.11
강의에 만족합니다. -
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2019.10.11
빅데이터의 기초를 손쉽게 배울수 있어서 좋았고, 항상 인공지능 분석이 뜬구름같은 소리였는데, 원리를 조금 이해하게 되니 두려움이 사라지는것 같아 좋았다.